Въведение в системата за размита логика
Fuzzy Logic е изчислителен подход, който се основава на „степен на истина“ и не се ограничава до булева „вярна или невярна“. Терминът „Fuzzy“ означава нещо, което е неясно или не е много ясно. Системата с размита логика се прилага за сценарии, при които е трудно да се категоризират състоянията като двоична „Вярно или невярно“. Fuzzy Logic може да включва междинни стойности като частично вярна и частично невярна. Може да се реализира в широк спектър от устройства, вариращи от малък микроконтролер до големи ИТ системи. Той се опитва да имитира вземане на решения като човешки, които могат да включват всички стойности между Истина и Неверно.
Архитектура на размитата логическа система
Системата Fuzzy Logic има четири основни компонента, които са обяснени с помощта на архитектурната схема по-долу:
- Правила: Правилата се състоят от голям набор от правила, програмирани и хранени от експерти, които управляват вземането на решения в размитата система. Правилата са набори от изрази „Ако-после“, които решават събитието на базата на условието.
- Fuzzification: Fuzzification преобразува сурови входове, измерени от сензори, в размити множества. Тези преобразувани входове се предават на системата за управление за по-нататъшна обработка.
- Inference Engine: Той помага при картографиране на правилата за входния набор от данни и по този начин решава кои правила да се прилагат за даден вход. Това прави, като изчислява% съвпадение на правилата за дадения вход.
- Дефузификация: То е обратното на Fuzzification. Тук размитите набори се преобразуват в чисти входове. Тези чисти входове са изходът на Fuzzy Logic System.
Членска функция
Функцията за членство определя как входът в размитата система се преобразува на стойности между 0 и 1. Входът обикновено се нарича Вселена (U), тъй като може да съдържа всякаква стойност. Функцията за членство се дефинира като:
μ A: X → (0, 1).
Тук X представлява Вселената и Y представлява всяка стойност между 0 и 1. Функцията за триъгълно членство е най-често използваната функция за членство. Други функции за членство включват трапецовидни, гаусски и сингълтън.
Защо и кога да се използва размита логика?
Fuzzy Logic е особено полезна, когато искате да имитирате човешко мислене в контролна система. Повече от точността на разсъжденията се фокусира върху приемливи разсъждения, които са много близки до това как функционира реалният свят. Той е предназначен да се справи с несигурността и е опитен да открие извод от заключението.
Алгоритъм на размитата логическа система
- Определете всички променливи и термини, които ще действат като вход към размитата система
- Създайте функция за членство в системата (както е дефинирано по-горе)
- Създайте Rule-Base, която ще бъде картографирана към всеки вход
- Преобразувайте нормалния вход в размит вход, който се подава към функцията за членство
- Оценявайте резултата от функцията на членство
- Комбинирайте всички резултати, получени от индивидуалния Ruleset
- Преобразуване на изходния размит набор в чист вход (Defuzzification)
Приложение на размита логическа система
Размитата логика се възприема във всички основни индустрии, но автомобилостроенето остава най-важните осиновители. По-долу са изброени няколко от приложенията му:
- Nissan използва Fuzzy Logic за контрол на спирачната система в случай на опасност. Fuzzy Logic използва входове като скорост, ускорение, импулс, за да реши интензитета на спирачките.
- Nissan също използва Fuzzy Logic за контрол на количеството на впръскване на гориво и запалване въз основа на входове като обороти на двигателя, температура и товароносимост.
- Използва се в спътници и самолети за контрол на височината.
- Mitsubishi използва Fuzzy Logic, за да направи управлението на асансьора по-ефективно, като приема пътническия трафик като вход.
- Nippon Steel използва Fuzzy Logic за определяне на пропорцията, в която трябва да се смесват различни видове цимент, за да се направи по-траен цимент.
- Fuzzy Logic намира приложение в химическата промишленост за управление на различните процеси като pH контрол, процес на сушене и дестилация.
- Fuzzy Logic може да се комбинира с изкуствена невронна мрежа (ANN), за да имитира как работи човешкият мозък. Fuzzy Logic агрегира данни и се трансформира в по-смислена информация, която се използва като Fuzzy набори.
Предимства на Fuzzy Logic System
По-долу са пет предимства на размитата логическа система:
- Fuzzy Logic може да работи с всякакъв вид вход, дори ако е неструктуриран, изкривен, неточен или съдържа шум.
- Размитата логическа конструкция е много лесна за четене и разбиране, тъй като тя имитира начина, по който Човекът-ум взема решение.
- Нюансите на Fuzzy Logic включва използването на ключова математическа концепция като теория и вероятност за задачи, която я прави подходяща за решаване на всякакви ежедневни предизвикателства, пред които е изправено човечеството.
- Fuzzy Logic може да предостави ефективни решения на много сложен проблем в различни индустрии.
- Fuzzy Logic System се нуждае от много малко количество данни, за да подготви здрав модел. Следователно, той се нуждае само от ограничен обем памет за изпълнението си.
Недостатъци на Fuzzy Logic System
По-долу са четирите най-добри недостатъци на размитата логическа система:
- Няма стандартен начин за решаване на проблем чрез Fuzzy Logic, следователно различните експерти могат да имат различно решение на проблем, което води до неяснота.
- Тъй като Fuzzy Logic System работи както с точни, така и с неточни данни, така че понякога нейната точност може да бъде компрометирана.
- Размитата логическа система не може да се поучи от предишните си грешки или неуспехи, тъй като няма способност за самообучение като машинно обучение и невронна мрежа.
- Поради липсата на стандартизация, няма един фиксиран начин за намиране на правила и функции за членство за дадения проблем. Затова понякога е трудно да се намерят точни правила и функции за членство при някои проблеми.
заключение
Fuzzy Logic предлага алтернативен начин за подход към реалните проблеми в изчислителния свят. Той може лесно да се приложи към различни приложения и система за контрол, което може да донесе дългосрочни ползи. Предвид способността си да работи добре с „Степен на истината“, той отваря много врати за модерни изчислителни системи. Това обаче не е панацея от всички проблеми, тъй като има сериозни ограничения, когато става въпрос за точност и неспособността му да се учи от провала си, както в случая на машинно обучение.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Fuzzy Logic System. Тук обсъждаме защо и кога да използваме размитата система, с архитектура, приложение и последно с предимства и недостатъци. Можете също да прегледате и другите ни свързани статии, за да научите повече -
- Какво е Fuzzy Logic?
- Тестване на Fuzz
- Фирми IoT
- R Frame Frame
- Сензорно устройство
- Топ 12 вида сензори и техните приложения